深度神经网络gcForest 第22页

基于自适应降噪的深度神经网络对抗图像检测【论文阅读】

近年来，许多研究表明，深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗，这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此，提出了一些强大的防御技术。

Juli_Eyre·2023-01-21 19:39

(一)大话深度学习编译器中的自动调优·前言

问题与挑战深度神经网络（DNN）已成为了当代AI的主流方法并在众多领域取得了前所未有的成功，但它巨大的计算量也给AI产品的落地带来了巨大的挑战。另一方面，计算机体系

ariesjzj·2023-01-21 19:55

bp神经网络实现人脸识别,车牌识别深度神经网络

1、您好，请问您有基于BP神经网络算法的车牌识别的程序代码吗？用matlab可以运行的那种。1、对样本集进行归一化2、创建BP神经网络3、设置网络的训练参数4、把样本输入BP网络进行训练5、把代识别的样本输入样本进行训练得到相应的结果，并输出。这就是构建BP神经网络的大致步骤谷歌人工智能写作项目：小发猫2、急求用BP神经网络实现车牌识别的MATLAB程序代码车牌识别技术(VehicleLicens

普通网友·2023-01-21 14:10

CIFAR-10数据集分类实验报告

PyTorch看作加入了GPU支持的numpy，并且它是一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。2BP神经网络相关知识2.1激活函数激

Ma lidong·2023-01-21 13:57

8种时间序列分类方法总结

这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。

·2023-01-21 11:35

批归一化作用_批归一化(Batch Normalization)

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShiftInternalCovariateShift深度神经网络涉及到很多层的叠加

weixin_39602891·2023-01-21 10:07

北京大学Tensorflow2.0笔记

激活函数目前很少用这个激活函数，因为在深度神经网络中更新参数时需要从输出层到输入层逐层进行链式求导，而sigmoid函数倒数值为0-0.25之间，链式求导需要多层导数连续相乘，会出现多个0-0.25之间的连续相乘

WY~峰·2023-01-20 16:08

为什么深度神经网络验证集损失低于训练集

1.在训练的过程中应用了正则化，但是在对验证集计算损失的时候没有采用正则化。比如在损失函数中加入了L1，L2等正则项，或者dropout。正则化会牺牲训练精度，但是可以通过提高验证集和测试集的精度防止过拟合。如果在验证集中也加入正则项，那么会改善验证集损失小于训练集损失这种情况。2.在计算训练集的损失时，它是边训练边计算的，不是等训练完一轮（epoch）后再计算总的训练集损失的。实际上，我们的数据

张博208·2023-01-20 13:05

行人属性识别研究综述（一）

文章目录摘要1、简介2问题的表述和挑战3标准3.1数据集3.2评价标准4行人属性识别的常规流程4.1多任务学习4.2多标签学习5深度神经网络欢迎阅读【AI浩】的博客阅读完毕，可以点点小手赞一下发现错误，

AI浩·2023-01-20 07:37

深度学习基本概念｜卷积和池化

卷积神经网络CNN是一种特殊类型的深度神经网络，其结构如下由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更好的处理效果。

生信修炼手册·2023-01-19 17:00

pytorch 自动构建任意层的深度神经网络(DNN)

动手撸神经网络的代码，是大家常常遇到的问题。在设计自己的网络时，需要考虑网络大小，隐藏层层数，激活函数和参数初始化方法。最笨拙的方法就是固定下来，发生变化就要手动调整一次。这里介绍一种可以自动生生网络的方法，每次改变只需要调整一些参数，网络就会自动改变，大大提升了生产代码的效率。参考链接：1、Pytorch之搭建神经网络的四种方法2、Pytorch–1.使用Pytorch搭建一个简易的神经网络3、

夜晓岚渺渺·2023-01-19 16:21

基于Dropout深度神经网络的手写体数字识别（Matlab）

一.Dropout方法简述深度神经网络包含多个非线性隐含层，这使得他们成为非常有表现力的模型，可以学习其输入和输出之间非常复杂的关系。

Alvin陈·2023-01-19 16:49

算法实战篇（二），Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法

Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法一、基础游戏背景介绍二、主函数三、Agent类（一）PPO类的初始化函数（二）建立Critic深度神经网络（价值网络）1.价值网络的建立

samurasun·2023-01-19 15:13

Win10 系统下部署yolov5-V6.0版本的tensorrt加速推理环境（保姆级填坑版）

cudnn：是NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库，他强调性能，易用性和低内存开销。cuda和cudnn的关系：cudnn是基于cud

工控90·2023-01-19 13:55

神经网络训练的一般步骤,神经网络的训练与测试

深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。

aifans_bert·2023-01-19 12:37

【论文阅读笔记】---《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》

论文：ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks深度神经网络模型压缩与加速综述摘要--深度卷积神经网络（CNN）目前在很多视觉识别任务中有非常良好的表现

吃不胖的卷卷·2023-01-18 17:38

神经网络结构包括哪些,神经网络的种类和特点

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2023-01-18 13:02

【无标题】

基于卷积深度神经网络的关系分类直接先上结果：用于关系分类的最先进的方法主要基于统计机器学习，并且它们的性能很大程度上取决于提取的特征的质量。

数学是算法的灵魂·2023-01-18 12:43

基于卷积深度神经网络的句子单子关系分类（附完整版代码）

基于卷积深度神经网络的关系分类直接先上结果：用于关系分类的最先进的方法主要基于统计机器学习，并且它们的性能很大程度上取决于提取的特征的质量。

甜辣uu·2023-01-18 12:12

Ubuntu 18.04安装CUDA 11.4.0 cuDNN 8.2.2

CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。安装前需要确定主机显卡为NVIDIA显卡，且驱动安装无误。

nwth·2023-01-18 11:33

综述 | 基于深度学习的目标检测算法

近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR

小白学视觉·2023-01-18 09:02

终于知道为什么要freeze BN层，以及如何freeze(这个trick真的可以加快收敛）

一、什么是BatchNormalization（BN)层BN层是数据归一化的方法，一般都是在深度神经网络中，激活函数之前，我们在训练神经网络之前，都会对数据进行预处理，即减去均值和方差的归一化操作。

仙女修炼史·2023-01-18 03:50

去噪深度神经网络的代码生成

去噪深度神经网络的代码生成此文为转载，原文请看下面地址↓↓↓去噪深度神经网络的代码生成此示例使用：GPUCoderGPUCoderInterfaceforDeepLearningLibrariesImageProcessingToolboxDeepLearningToolboxViewMATLABCommand

Azz0328·2023-01-17 19:43

深度学习框架之TensorFlow

TensorFlow主要用于机器学习和深度神经网络研究，但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多领域。由于Goo

汐颜花·2023-01-17 17:09

语音识别技术分类与总结

语音识别基本和图片识别类似，都是从传统的模型到深度神经网络DNN，再到RNN、深度卷积网络CNN。

AI强仔·2023-01-17 15:23

【MIT博士论文】自监督学习语音处理

在大量标记语音数据上使用监督学习算法训练的深度神经网络在各种语音处理应用中取得了显著的性能，往往在相应的排行榜上处于领先地位。

数据派THU·2023-01-17 15:21

通用模型、全新框架，WavLM语音预训练模型全解

（本文阅读时间：14分钟）编者按：深度神经网络模型近年来虽然在各项语音任务上都有所进展，但却仍依赖于大量的标注数据。而自监督训练方法的出现和发展则在一定意义上缓解了该问题。

PaperWeekly·2023-01-17 15:48

卷积神经网络为什么会这么有效？分析卷积神经网络背后的奥秘

思想起源在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应

南山墓碑·2023-01-17 14:39

一文看尽深度学习中的各种池化方法！

理论上来说，网络可以在不对原始输入图像执行降采样的操作，通过堆叠多个的卷积层来构建深度神经网络，如此一来便可以在保留更多空间细节信

weixin_39450742·2023-01-17 11:15

对抗生成网络_生成性对抗网络技术实现

生成性对抗网络技术实现GenerativeAdversarialNetworks以某种形式，使用深度神经网络学习从数据点到标签的映射。这种学习被称为区别性学习，因为希望能够区分猫和狗的照片。

weixin_39612849·2023-01-17 10:06

CMU提出对抗生成网络：可实现对人脸识别模型的神经网络攻击

深度神经网络（DNN）已经在人脸验证（即确定两张人脸图像是否属于同一个人）方面超越了人类的水平。不幸的是，研究还表明使用对抗样本（adversarialexamp

机器之心V·2023-01-17 10:34

深度神经网络TensorFlow基础学习（1）

继续人工智能和神经网络的学习后，我们开始深度学习的入门。回顾神经网路UdacityTensorflowLearning是一个比较好的基础课，推荐给大家。np.argmax()获得最大索引手写数字识别里面的标准数据库是美国国家标准与技术研究院（NationalInstituteofStandardsandTechnology，即MNIST中的NIST）提供的。温度单位转换输入输出032846.415

肥鼠路易·2023-01-17 09:49

Multi-fidelity DNNs : 多精度深度神经网络

这篇文章介绍一种用来拟合多精度数据的神经网络。在科学计算中，低精度的数据往往是廉价的、大量的；高精度数据则不同，他们是昂贵的、少量的，所以如何充分利用不同精度的数据来得到更加precise的结果便是一个需要解决的问题。这里我们利用神经网络给出了一个回答。基本思想想法很简单。假定{xi,yi}i=1Nl\{x_i,y_i\}_{i=1}^{N_l}{xi,yi}i=1Nl是我们有的低精度数据，其中x

waitingwinter·2023-01-16 16:32

Python吴恩达深度学习作业8 -- 深度神经网络的梯度检验

梯度检验假设你是致力于在全球范围内提供移动支付的团队的一员，被上级要求建立深度学习模型来检测欺诈行为–每当有人进行支付时，你都应该确认该支付是否可能是欺诈性的，例如用户的账户已被黑客入侵。但是模型的反向传播很难实现，有时还会有错误。因为这是关键的应用任务，所以你公司的CEO要反复确定反向传播的实现是正确的。CEO要求你证明你的反向传播实际上是有效的！为了保证这一点，你将应用到"梯度检验"。impo

Puzzle harvester·2023-01-16 13:51

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（四）：深度神经网络（全连接网络）

体验完了“浅度”神经网络后，我们终于等到了这门课的正题——深度神经网络了。其实这节课并没有引入太多新的知识，只是把上节课的2层网络拓展成了L层网络。

大局观选手周弈帆·2023-01-16 13:21

python ai 项目_汇总！AI开发者必备的Python与机器学习开源项目推荐

TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性，可以广泛应用于其他领域。

庄比·2023-01-16 11:16

Github上Top20 Python与机器学习开源项目推荐

TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性，

AIRX三次方·2023-01-16 11:41

人工智能&机器学习&深度学习

人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术传统人工智能方法：逻辑推理、专家系统（基于人工定义的规则来回答问题）等；当代的人工智能普遍通过学习来获得预测和判断的能力–机器学习图来自八斗人工智能人工神经网络具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络

今我来思雨霏霏_JYF·2023-01-16 11:40

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限，预处理和特征提取是最核心的，算法与参数选择决定了如何逼近这个上限。深度学习就是解决特征提取这个问题。机器学习常规套路收集数据并给定标签训练一个分类器测试，评估k

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

语音识别中代价函数_语音识别技术简述（概念->原理）

语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整(DTW)2.支持向量机(SVM)3.矢量量化(VQ)4.隐马尔科夫模型(HMM)5.高斯混合模型(GMM)6.人工神经网络(ANN/BP)7.深度神经网络

weixin_39788256·2023-01-16 08:50

论文中文解读 End-to-End Multimodal Emotion Recognition using Deep Neural Networks 基于深度神经网络的端到端多模态情感识别

论文解读End-to-EndMultimodalEmotionRecognitionusingDeepNeuralNetworks基于深度神经网络的端到端多模态情感识别英文文献https://www.researchgate.net

mengmeng0109·2023-01-16 08:14

第一次作业：深度学习基础

人工智能、机器学习与深度学习人工智能>机器学习>深度学习人工智能中包含机器学习，机器学习通过是否使用神经网络划分为神经网络和传统机器学习，而运用深度神经网络的才是深

weixin_46075186·2023-01-16 06:05

神经网络与深度学习笔记——梯度消失问题

第四章深度神经网络为何

刘爱然·2023-01-16 06:04

人工智能系列实验（四）——多种神经网络参数初始化方法对比（Xavier初始化和He初始化）

实验原理：为什么要初始化权重权重初始化的目的是防止在深度神经网络的正向传播过程中层激活函数的输出损失梯度出现爆炸或消失。

PPPerry_1·2023-01-16 06:32

Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（基础篇）

Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（CNN）（基础篇）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络

Yuriy_Xiong·2023-01-16 06:01

全连接神经网络与3层神经网络搭建 2022-1-11

人工智能基础总目录深度神经网络一、概念说明1.1各种激活函数优缺点1.2拓扑排序1.3初始化原则与说明1.4优化器介绍1Gradientwithmomentum2RMS-prop(Rootmeansquareprop

偶入编程深似海·2023-01-16 06:31

论文笔记 Shape and Time Distortion Loss for Training DeepTime Series Forecasting Models

为了处理这个具有挑战性的任务，我们引入了DILATE（包括形状和时间的失真损失，DIstortionLossincludingshApeandTimE），这是一种用于训练深度神经网络

UQI-LIUWJ·2023-01-16 04:14

PyTorch量化实践（1）

翻译来源https://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/量化是一种廉价而简单的方法，可以使深度神经网络模型运行得更快，并具有更低的内存需求。

小风_·2023-01-15 23:43

自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中

目录Keras简介Keras模型分类Keras模型部署准备默认部署Keras模型自定义部署Keras模型总结参考Keras简介Keras是一套由Python实现的高级神经网络API，可以基于不同的后台（backend）实现，包括TensoreFlow，CNTK，MXNet（基于Keras-MXNet，处于孵化阶段）和Theano（已停止开发）。Keras可以让用户能快速的开发出原型，支持流行的卷积

aipredict·2023-01-15 13:25

【阶段四】Python深度学习04篇：深度学习项目实战：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)

本篇的思维导图：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)项目背景应用Keras框架构建单隐层网络和深度神经网络进行金融客户流失率的预测，以及模型的优化。主要用来熟悉Keras全连接层网络的使用。

胖哥真不错·2023-01-15 13:54

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